本文作者：堵锡华；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：基于分子连接性及邻接矩阵,计算69种干黄酱挥发性成分的分子连接性指数mχt,借助多元逐步回归法优化筛选了其中的结构参数0χ、5χ、3χc和5χpc,将其作为人工神经网络的输入层神经元,采用4∶8∶1的网络体系结构,以BP算法获得预测保留指数的神经网络模型,其相关系数R和标准偏差S分别为0.985和93.301.结果表明,保留指数与0χ、5χ、3χc、5χpc具有良好的非线性关系,BP神经网络方法预测的结果要优于多元回归方法的结果.
【论文正文预览】：干黄酱是我国传统的调味酱,其挥发性成分富含脂肪酸、酮、醛、脂等化合物,对降低胆固醇有较大益处,富含的不饱和脂肪酸和大豆磷脂对保持血管弹性、健脑和防止脂肪肝的形成有良好的作用[1-3].目前,对豆酱(包括干黄酱)的香气成分研究主要集中于发酵或分析检测方面[9-10].人工神
【文章分类号】：TS264.24;TP183
【稿件关键词】：人工神经网络连接性指数保留指数挥发性成分干黄酱
【参考文献】:

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【稿件标题】：【网络法】人工神经网络法预测干黄酱挥发性成分保留值
【作者单位】：徐州工程学院化学化工学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期
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【版权所有人】：堵锡华；

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